为什么我很努力了,还是赚不到钱?

文章探讨了为何有些人感觉努力却无法增加收入的问题,指出真正的努力应该带来个人能力和积累的提升。作者强调了区分谋生和有积累性事业的重要性,并引用‘习惯性深挖一口井’的故事,说明专注和智慧才是关键。世界资源的分配并不平等,大部分资源被少数人占据,因此需要正确的思维方式和选择有前景的事业。

有人说:我很努力了,但为什么还是赚不到钱?

答:什么叫努力,请把“努力”打上引号。

工地上的工人努不努力?

送外卖的小哥努不努力?

996的白领们努不努力?

如果你的努力不能使得收入提升,请思考?

你现在做的工作,对你个人能力的积累有什么?天花板是什么多少钱?你是否还有多余时间提升自己?

只是做重复性劳动的话,比如扫地,大概率10后你还在扫地,为下个月房租所担忧,因为你除了扫地别的什么都不会,而别人是扫地之余,学了开车,转行做了司机,存钱买了车跑运营,有钱了多搞几辆车出租,10年后衣食无忧。

想明白什么是谋生,什么是有积累性的事业,再谈努力不迟。

 

关于赚钱,有句通俗易懂的话:

习惯性深挖一口井,就100%能喝到水。

这个故事人人都会讲,人人都在讲,但听多了看多了,人们反而厌倦了这种说话方式,并且面露鄙夷之态。

但过来人都知道,方法论只能管一时,思维才是真正的干货。

身边的人越多,反而越寂寞。

为什么?

生活中,能聊到一起的人越来越少。

所有的投机取巧,精益求精,都抵不过“大智若愚”。

这个世界看似很大,直到稍微有点儿成绩才晓得:

99%的资源,让1%的人吃了。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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